Extração Automatizada de Dados: Definição, Benefícios e Casos de Uso

O que é extração de dados?

Extração de dados refere-se à obtenção de informações a partir de fontes de dados não estruturadas. Com a extração de dados, eles podem ser refinados, armazenados e posteriormente analisados. É usada em toda a indústria de saúde, serviços financeiros e tecnologia. As empresas podem otimizar sua eficiência automatizando seus processos manuais por meio da extração de dados.

Procura otimizar a gestão de dados da sua empresa? Neste artigo, você descobrirá tudo o que precisa saber sobre extração automatizada de dados: desde o que é e como funciona até os benefícios transformadores que ela traz para as organizações.

Principais conclusões

• A extração automatizada de dados agiliza processos, transformando grandes volumes de dados não estruturados em formatos estruturados para uso prático.
• Técnicas modernas utilizam IA, OCR e aprendizado de máquina para realizar a captura de dados em alta velocidade e com precisão a partir de vários documentos.
• Setores como finanças, saúde e logística dependem fortemente da extração automatizada de dados para reduzir custos e aumentar a produtividade.

As empresas geram e gerenciam grandes quantidades de dados diariamente, e o processamento dessas informações é fundamental para a tomada de decisão e a eficiência operacional. A extração automatizada de dados transforma a forma como as organizações processam dados, proporcionando uma alternativa mais simples, eficiente e precisa em relação aos métodos manuais.

O que é extração automatizada de dados?

A extração automatizada de dados utiliza softwares avançados e tecnologias baseadas em IA para identificar, capturar e converter automaticamente dados de várias fontes em formatos estruturados, como PDFs, documentos digitalizados e e-mails. Ao eliminar o processo manual, as empresas economizam tempo, reduzem erros e aumentam a velocidade de processamento de dados, permitindo assim decisões mais rápidas e informadas.

Em 2025, estima-se que o volume global de dados atinja mais de 180 zettabytes, destacando a necessidade de métodos eficientes de extração de dados para processar, analisar e armazenar essas informações” -- Fonte: Statista

Extração de dados e ETL

A extração de dados é a primeira etapa no processo ETL. ETL significa Extrair, Transformar e Carregar, e envolve esses 3 processos. O objetivo principal do ETL é preparar os dados para que possam ser carregados em um data warehouse, banco de dados ou diretamente em um aplicativo de negócios. O ETL é adaptável a qualquer setor, incluindo saúde, SaaS e varejistas.

Extração de dados vs. mineração de dados

Extração de dados e mineração de dados são processos fundamentais na análise de grandes volumes de dados, mas não são relacionados.

A extração de dados envolve a obtenção e coleta de dados, enquanto a mineração de dados é o processo de analisar esses dados para identificar insights e padrões. A extração de dados é um passo necessário para a mineração de dados, mas esta envolve técnicas mais complexas de análise e modelagem para extrair valor desses dados.

Quais são os diferentes tipos de dados?

Compreender os vários tipos de dados envolvidos é essencial para otimizar os métodos de extração e garantir precisão.

Dados estruturados

Definição: Dados estruturados são altamente organizados e formatados, tornando fácil a busca, recuperação e análise. Normalmente são armazenados em bancos de dados relacionais, onde cada linha representa um registro único e cada coluna representa um atributo específico.

Características:

• Esquema fixo (por exemplo, para uso em bancos de dados)
• Facilmente manipulável usando SQL e outras ferramentas de consulta de banco de dados
• Estrutura previsível e consistente

Fontes comuns de dados estruturados incluem:

• Bancos de dados: Bancos de dados relacionais armazenam dados em tabelas com linhas e colunas, como informações de clientes e registros de vendas.
• Planilhas: Dados em arquivos Excel ou Google Sheets geralmente seguem um formato consistente, facilitando a extração de determinados pontos.

Exemplo: Empresas utilizam dados estruturados para gerar relatórios, monitorar desempenho de vendas e gerenciar o relacionamento com clientes com eficiência.

2. Dados semiestruturados

Definição: Dados semiestruturados não seguem um esquema rígido, mas ainda contêm tags ou marcadores para separar diferentes elementos.

Características:

• Estrutura flexível e adaptável
• Organização hierárquica

Esse tipo de dado é comum em formatos como:

• JSON (JavaScript Object Notation): Arquivos JSON são usados extensivamente em aplicações web. Eles seguem o formato de pares chave-valor, tornando sua leitura relativamente fácil.
• XML (eXtensible Markup Language): Assim como JSON, o XML permite a criação de tags personalizadas para representar dados, fornecendo uma estrutura flexível para troca de dados.
• Arquivos de log: Entradas formatadas de forma consistente permitem a extração de informações significativas, mesmo sendo semiestruturados.

Exemplo: Um documento XML com informações de produto, onde cada produto é marcado com atributos relevantes como nome, preço e descrição.

3. Dados não estruturados

Definição: Dados não estruturados não apresentam um formato ou estrutura predefinidos, tornando desafiador analisar e extrair informações relevantes.

Características:

• Diversos formatos e tipos de conteúdo
• Requer tecnologias avançadas (por exemplo, PLN, aprendizado de máquina) para extração significativa

Exemplos comuns incluem:

• Documentos de texto: Arquivos Word, PDFs e e-mails podem conter grandes volumes de dados não estruturados, muitas vezes necessitando de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para extração.
• Imagens e vídeos: Arquivos de mídia que necessitam de ferramentas de reconhecimento de imagem ou análise de vídeo para extrair informações pertinentes, como metadados ou texto embutido.

Exemplo: Organizações analisam dados não estruturados para obter insights a partir do feedback de clientes, fortalecer a análise de sentimento da marca e extrair informações essenciais de contratos.

Leia mais sobre dados estruturados vs. dados não estruturados

4. Dados de séries temporais

Definição: Dados de séries temporais são uma sequência de pontos de dados coletados ou registrados em intervalos definidos. Esse tipo é fundamental em finanças e IoT (Internet das Coisas), onde tendências históricas embasam processos de tomada de decisão. Ferramentas automatizadas de extração podem analisar séries temporais para obter insights ou identificar anomalias.

Características:

• Sequenciais e ordenados no tempo
• Capturam dinâmicas e tendências temporais
• Muitas vezes requerem técnicas especiais de análise, como previsão e detecção de anomalias

Exemplo:

Preços de ações de mercado são registrados de hora em hora e podem ser analisados para prever tendências futuras.

Dados meteorológicos: Temperatura, umidade e níveis de precipitação registrados por hora ou diariamente podem ser analisados para identificar tendências climáticas e melhorar previsões.

5. Dados espaciais

Definição: Dados espaciais referem-se à localização física e aos atributos de objetos. São cruciais em sistemas de informações geográficas (GIS) e podem incluir coordenadas, mapas e imagens de satélite. Ferramentas de extração automatizadas podem ajudar a converter dados espaciais brutos em insights práticos para setores como planejamento urbano e logística.

Características:

• Essencial para mapeamento e navegação
• Visualizados usando Sistemas de Informações Geográficas (GIS)

Exemplo: Coordenadas geográficas extraídas de GPS para otimização de rotas.

Métodos de extração

Os dois principais métodos para extrair dados de diferentes fontes são manual e automatizado.

Desafios da extração manual de dados

A extração manual de dados, um processo demorado e sujeito a erros, apresenta variados desafios, incluindo:

• Erro humano e imprecisão de dados: Extração manual geralmente gera erros, principalmente com grandes volumes de dados ou documentos complexos.
• Alocação de recursos: É preciso muita mão de obra para o processamento dos dados, o que torna o processo caro e menos eficiente.
• Riscos de conformidade: O processamento manual pode aumentar o risco de não conformidade regulatória, já que erros em entradas de dados podem causar problemas legais.

Métodos de extração automatizada: Lógica vs. Física

A extração automatizada de dados também pode ser dividida em duas grandes categorias: lógica e física.

1. Extração lógica

Descrição: Concentra-se na estrutura lógica dos dados. Este método recupera dados conforme seu significado e organização dentro de um banco de dados ou modelo de dados, ao invés de como são armazenados fisicamente. Costuma usar consultas ou APIs para acesso.

Vantagens:

• Eficiência: Permite busca direcionada, já que só as informações relevantes são extraídas conforme critérios ou consultas específicas.
• Integridade dos dados: Mantém relações e restrições dos dados, garantindo consistência e precisão nos extraídos.
• Facilidade de uso: Muitas vezes usa linguagens de alto nível (por exemplo, SQL), facilitando para o usuário definir o que precisa sem conhecer detalhes do armazenamento.

2. Extração física

Descrição: Reúne os dados a partir do formato físico onde estão armazenados, como arquivos, discos ou fitas de backup. Foca em como os dados são guardados em mídia física e geralmente requer técnicas de baixo nível para acesso.

Vantagens:

• Abrangência: Permite recuperar todos os dados guardados, inclusive arquivos históricos ou arquivados que não são acessíveis via métodos lógicos.
• Versatilidade: Ideal para análise forense, recuperação de dados e cenários de backup onde é preciso a extração total.

Benefícios da extração automatizada de dados

A extração automatizada de dados traz inúmeras vantagens para as empresas, especialmente aquelas que dependem de grandes volumes de dados para operações e tomadas de decisão. Facilita o acesso a um grande volume de dados que permite decisões melhores e mais fundamentadas.

• Maior eficiência e rapidez: Permite processar grandes volumes de dados rapidamente, reduzindo o tempo de execução de tarefas.
• Mais precisão e menos erros: Automatizar a captação de dados diminui erros humanos, aumentando a precisão na extração e processamento das informações.
• Economia e retorno sobre investimento (ROI): Substituindo o trabalho manual, as empresas podem redirecionar recursos, gerando economias significativas.

Tecnologias em Extração Automatizada de Dados

A extração automatizada de dados utiliza uma combinação de tecnologias avançadas para transformar dados de formatos brutos, muitas vezes não estruturados, em informações organizadas e acessíveis.

1. Modelos de Aprendizado de Máquina (ML): Algoritmos de ML podem se adaptar a diferentes estruturas, identificando padrões e extraindo informações conforme o histórico dos documentos.
2. Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR): Algoritmos de OCR identificam e analisam padrões de caracteres em imagens para reconhecer letras, palavras e números, tornando possível digitalizar dados de fontes que exigiriam digitação manual.
3. Processamento de Linguagem Natural (PLN): Com o PLN, sistemas automatizados de extração podem analisar contexto, sentimento e relação entre palavras, extraindo insights mesmo de documentos complexos como e-mails, textos jurídicos ou retornos de clientes.
4. Inteligência Artificial (IA): Ao contrário dos métodos tradicionais, a IA lida com fontes de dados complexas e dinâmicas, adaptando-se a vários tipos de documento, layouts e idiomas.

Técnicas de extração baseadas em IA podem economizar de 30 a 40% das horas das empresas. - Relatório PWC

Extração automatizada de dados para setores específicos

Quase todos os setores precisam extrair dados para compreender melhor o mercado, o cliente ou seus produtos. Veja os mais comuns:

Finanças

Instituições financeiras processam faturas, extratos bancários e relatórios de crédito, assegurando relatórios financeiros precisos e conformidade regulatória.

Saúde

A IA proporciona processamento rápido e confiável de prontuários, pedidos de seguro e laudos médicos. Assim, provedores de saúde melhoram o atendimento aos pacientes e simplificam tarefas administrativas.

Logística e Cadeia de Suprimentos

Facilita o processamento de pedidos, gerenciamento de estoque e rastreamento de remessas, garantindo que operações da cadeia de suprimentos funcionem perfeitamente e clientes recebam informações atualizadas pontualmente.

Parseur como ferramenta de extração de dados

O Parseur oferece uma solução avançada de extração de dados baseada em IA, que permite automação ágil, eficiente e confiável para diversos setores. Projetado para atender empresas com necessidades específicas de processamento de dados, o Parseur automatiza a captação e estruturação de dados de e-mails, PDFs e outros documentos, minimizando erros e maximizando a eficiência.

Bernard Rooney, Diretor Geral da Bond Healthcare, descreve o Parseur como: "O Parseur é um produto altamente personalizável e possui uma solução que vai desde extração de dados direta até planilhas complexas".

Principais recursos do Parseur

• Motor de IA de última geração: O motor de IA do Parseur agora processa documentos de até 100 páginas, atendendo empresas com grandes volumes de dados.
• Processamento aprimorado de documentos digitalizados e imagens: Os recursos avançados de OCR do Parseur garantem alta precisão na leitura de documentos digitalizados, inclusive tabelas.

Como funciona a extração de dados?

• Comece enviando seus documentos para o Parseur por e-mail, API ou diretamente pela plataforma. O Parseur aceita muitos tipos de arquivo, incluindo PDFs, imagens digitalizadas e formatos de imagem (BMP, PNG, JPEG, TIFF).
• O motor de IA detecta os tipos de documento, identifica campos-chave e faz a extração apropriada. Você pode criar templates personalizados para obter os resultados exatos caso necessidades específicas demandem ajustes.
• Após a extração, o Parseur organiza os dados no formato de sua preferência e integra facilmente com aplicações como CRM, ERP e bancos de dados. Os dados podem ser exportados em formatos CSV, Excel ou JSON, ou ainda por integrações Parseur com ferramentas como Zapier ou Make para automação de fluxos de trabalho.

Tendências futuras na extração automatizada de dados

Com o avanço da IA e do aprendizado de máquina, o futuro da extração de dados deve apresentar:

• PLN aprimorado: Espera-se que as capacidades de PLN baseadas em IA melhorem a interpretação de contexto, permitindo extração ainda mais precisa em textos complexos.
• Mais integração com IoT: O aumento dos dados gerados por IoT tornará crucial a extração automatizada para processar informações em tempo real.
• Maior personalização e escalabilidade: As soluções futuras deverão oferecer mais possibilidades de customização para atender necessidades específicas de cada setor.

Última atualização em 23 de outubro de 2025